属性带权约简与自适应k-邻近c-均值聚类及其在分类预测中的应用

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本文研究了数据挖掘中的属性约简及聚类分析问题,给出基于推理规则的分类预测方法并将其用于局地降雨预报中。首先,提出属性带权约简的思想,并利用遗传算法进行实现;随后,为解决c-均值聚类算法存在的不足,在变论域模糊控制思想的启发下,引入变邻域分析方法,给出自适应k-邻近c-均值聚类算法;最后,运用上述算法实现基于推理规则的分类预测方法,并用于降雨预报问题,给出完整的数据挖掘实现过程。   本文运用遗传算法在解空间中进行全局搜索,通过不断迭代,找到适应度较高的赋权方式,从而找到最优解或近似最优解。最后通过实例验证了该算法的有效性。给出基于大气状态分类的降雨预报模型,并实现数据读取、数据预处理、数据挖掘、分析与评估的完整数据挖掘过程。
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